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数据驱动业务价值,让决策更精准|业务篇1.mp4

Stratifyd 2020/06/18 11:41

介绍:

从增加企业利润这个最终目标出发,构建数据驱动业务的体系可以从两种层面来执行,一种是业务效率驱动型,一种是科学决策驱动型。

对于业务效率驱动型的业务体系,管理人员更加看中业务是否可以省时省力地完成,整个流程是否更加规范化,数据工程师和数据架构师更加关注业务运作过程中产生的业务数据、客户数据是否可以有效采集,说白了这个过程强调的是如何正确地做事;而从另一个角度来讲,如何做正确的事,就要分析一下科学决策驱动型业务体系了,这是构建数据驱动业务体系非常关键和核心的一环。构建科学决策驱动型业务体系要考虑的三个核心要素是:数据资产是否广泛、数据分析是否深入、获得决策是否高效自动。

明确了构建数据驱动业务体系的两条路径,再来分析一下两者之间的关系。实际业务运作过程中,这两种业务驱动类型是相辅相成,缺一不可的。业务效率驱动型强调业务数据的沉淀和收集,科学决策驱动型强调数据价值的释放和应用。无论是业务运营相关的数据还是客户反馈相关的数据,都要通过一定的手段释放数据的价值。简言之,业务生产数据、数据反哺业务,这样方可构成业务运作的良性闭环。只有业务和数据发生共振,相互循环,数据驱动业务的价值才能真正释放。

新知达人, 数据驱动业务价值,让决策更精准|业务篇1.mp4

这里列举一个新西兰能源行业的小案例:新西兰某领先能源企业曾借助Stratifyd增强智能数据分析工具全方位洞察和分析员工及消费者的反馈信息,大幅提升NPS分值,提升客户粘性和转化留存率。

可以看出,像能源这种偏传统基建领域的行业也在寻找数字化转型的新突破口,试图通过释放数据价值来驱动业绩增长。在与Stratifyd合作之前,该能源企业已经部署了一套CRM系统,目的是为了及时、快速、高效地与客户进行沟通,方便业务人员及时响应客户需求。但是该企业并不满足于此,虽然业务效率提高了,客户满意度却没有预期中那么好,于是该企业试图寻求其他方法,深入洞察客户所思所想,提升客户体验,Stratifyd也由此与该企业结缘。

Stratifyd帮助该能源企业挖掘和分析全渠道的客户反馈数据,利用AI算法高效提炼和分析消费者的热议重点和问题痛点,帮助企业深入洞察数据背后的商业洞察,提升客户体验,呼叫中心的客诉呼入率下降了43%,客户净推荐值(NPS)增加了40分!通过这个案例我们发现,只有收集、管理数据的业务系统是不够的,还要借助科学工具充分挖掘和释放数据价值,将数据价值再应用于业务和产品本身,也就是形成“业务——产生数据——助力业务”的良性循环。